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学习笔记TF008:机器学习基础 线性回归
tensorflow
机器学习
深度学习
2017年05月14日 by
清醒疯子
有监督学习,带标注信息输入数据集,标注真实期望输出,训练推断模型,覆盖初始数据集,预测新样本输出。推断模型具体运算步骤代码设置。由给定问题解决模型确定。模型确定,运算固定。相关数据是模型参数
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学习笔记TF011:多层神经网络
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机器学习
深度学习
2017年05月21日 by
清醒疯子
有相等输出划分到单个区域。深度学习,添加更多隐含层,可采用不同类型连接,使用不同激活函数。 梯度下降法,找到函数极值点。学习,改进模型参数,大量训练,损失最小化。梯度下降法寻找损失函数
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学习笔记TF012:卷积网络简述
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机器学习
深度学习
2017年05月22日 by
清醒疯子
构成训练集。测试集了解模型对未训练数据表现。交叉验证集比较客观,对图像预处理(对比度调整、栽剪)划分原始数据集,用完全相同输入流水线。 卷积神经网络至少包含一个层
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学习笔记TF013:卷积、跨度、边界填充、卷积核
tensorflow
机器学习
深度学习
2017年05月23日 by
清醒疯子
值训练习得。卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量。通道,计算机器视觉,描述输出向量。RGB图像,3个代表秩1张量[red,green,blue]通道。输出与input_batch同
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学习笔记TF014:卷积层、激活函数、池化层、归一化层、高级层
tensorflow
机器学习
深度学习
2017年05月25日 by
清醒疯子
。tf.nn.conv2d_transpos,卷积核用于新特征图,每部分填充卷积核相同值,卷积核遍历新图像,重叠部分相加。斯坦福大学课程CS231n Winter 2016:Lecture 13。 激活函数与其他层
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学习笔记TF056:TensorFlow MNIST,数据集、分类、可视化
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机器学习
深度学习
2017年11月03日 by
清醒疯子
级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字。训练集6万张图片,测试集1万张图片。数字经过预处理、格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28。数据集小,训练速度快,收敛效果好。
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学习笔记TF055:TensorFlow神经网络简单实现一元二次函数
tensorflow
机器学习
深度学习
2017年11月03日 by
清醒疯子
| 最后回复 2017年11月03日 by
gavinlin
层、输出层。TensorFlow学习隐藏层、输出层weights、biases。观察训练次数增加,损失值变化。 生成、加载数据。方程y=x^2-0.5。构造满足方程的x、y。加入不满足
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学习笔记TF057:TensorFlow MNIST,卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习
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机器学习
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2017年11月04日 by
清醒疯子
,做均值处理。 定义训练操作(trainop),RMSProp算法优化器tf.train.RMSPropOptimizer,学习率0.001,衰减值0.9,优化损失。 定义预测操作
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学习笔记TF058:人脸识别
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机器学习
深度学习
2017年11月05日 by
清醒疯子
式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取)、非接触性(用户不需要与设备接触)、并发性(可同时多人脸检测、跟踪、识别)。深度学习前,人脸识别两步骤:高维人工特征提取、降维。传统人脸识别技术基于可见光图像
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学习笔记GAN004:DCGAN main.py
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2017年09月14日 by
清醒疯子
Scipy 高端科学计算:http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4437868.html import os #引
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